如何评价vivo即将在明年下半年推出搭载RGBW阵列传感器的产品?你看好这个方向吗？有什么优缺点？
我的看法：
总的来说，我相信vivo尝试RGBW传感器是为了在提升拍照表现，尤其是在弱光环境下，寻求新的突破点。这是一种对现有技术进行改良和创新的尝试，如果能顺利落地并解决好潜在问题，可能会给用户带来更直观的拍照体验提升。
RGBW传感器是如何工作的，以及为什么vivo会选择它？
传统的手机摄像头传感器普遍采用RGBG（拜耳）滤色阵列，也就是每个像素点不是接收红（R）、绿（G）或蓝（B）三种颜色中的一种，而是通过红、绿、蓝、绿（或者说红、绿1、绿2、蓝）的排列组合，再经过算法插值来还原出全彩色图像。其中，绿色像素占了多数，因为人眼对绿色最为敏感。
而RGBW传感器则是在此基础上，在传统的RGB像素旁边，增加了一个W（White，白色）像素。这个白色像素是不经过滤色层的，可以直接捕捉光线强度信息。
为什么vivo会选择这个方向？我想主要有以下几点考量：
1. 提升弱光表现： 这是RGBW传感器最被看好的优势。通过增加一个白色像素，理论上可以捕获更多的光线。在弱光环境下，白色像素能直接接收到更强的光信号，从而“吸取”更多光线。结合算法，可以更好地还原场景的亮度信息，减少噪点，让暗部细节更清晰，画面更明亮。这对于手机用户来说，无疑是提升夜景拍照体验的关键。
2. 提高色彩还原和细节： RGBW传感器在保留RGB色彩信息的基础上，增加了白色像素的亮度信息。这意味着它在处理高亮度区域（比如天空）时，可以更准确地还原色彩和细节，避免过曝。同时，白色像素也可以辅助色彩像素，提升整体画面的层次感和细节表现。
3. 潜在的功耗优势（有待验证）： 有一些说法认为，在某些场景下，RGBW传感器由于白色像素可以直接接收光线，减少了部分滤色层的负担，理论上可能带来一定的功耗优势。但这一点还有待实际产品落地后的实际测试来验证。
RGBW传感器的优缺点分析：
优点：
显著提升弱光拍摄能力： 如上所述，这是最直接也是最吸引人的优点。在光线不足的情况下，RGBW传感器有望带来更明亮、更纯净的画面。
可能带来更好的动态范围： 白色像素可以捕捉更宽广的光线范围，理论上可以帮助传感器在处理大光比场景时，保留更多高光和阴影的细节。
有助于提升画面整体亮度： 即使在光线充足的场景，增加的白色像素也能为画面贡献亮度信息，让整体画面更加鲜活。
对现有影像算法有一定兼容性： 相较于完全颠覆性的新架构，RGBW在一定程度上是基于现有RGB阵列的改良，理论上对现有的影像算法和处理流程的适配压力会小一些。
缺点与挑战：
色彩还原的精度与算法优化： 这是RGBW传感器最大的挑战。虽然增加了白色像素，但在色彩的还原上，如何与RGB像素完美地融合，保证色彩的准确性，尤其是对复杂颜色和纹理的表现，非常考验算法的功力。传统的拜耳阵列经过多年的算法迭代，已经非常成熟，RGBW需要新的算法来处理白色像素带来的额外信息，并与RGB信息进行精确匹配。如果算法不到位，可能会出现色彩偏差、细节丢失等问题。
成本与制造工艺： 引入新的像素阵列和制造工艺，可能会增加传感器的制造成本。vivo能否在保证价格竞争力的情况下，大规模量产搭载RGBW传感器的产品，是一个关键问题。
第三方应用兼容性： 尽管传感器层面做了优化，但很多第三方应用（如社交媒体、直播软件）可能仍然依赖于特定的图像处理流程。如果RGBW的特殊处理方式不被这些应用“理解”，可能会影响在这些应用中的拍照效果。
“画素”的定义与营销： RGBW传感器虽然能捕捉更多光线，但“白色像素”并非一个独立的色彩像素，而是直接捕捉亮度。这就涉及到如何向消费者清晰地解释其工作原理，以及避免“像素欺骗”的营销。例如，一些商家可能会宣传“X像素”而不是“X千万有效色彩像素”，容易引起混淆。
潜在的细节丢失（理论上）： 虽然理论上白色像素可以带来更多信息，但在某些复杂的纹理区域，如果算法处理不当，也可能出现因色彩信息与亮度信息融合不精确而导致的细节损失。
我对vivo这个方向的看法：
我对vivo尝试RGBW传感器的做法是持谨慎乐观态度的。
积极的一面： 市场竞争如此激烈，手机厂商都在努力寻找差异化和技术突破点。RGBW传感器确实为提升手机拍照，尤其是在用户最常遇到的弱光场景，提供了一个有潜力的解决方案。vivo敢于尝试新的技术路线，说明他们对自身在影像算法和硬件整合方面的能力有信心。如果他们能够成功克服上述提到的技术挑战，尤其是在色彩还原和算法优化方面做得出色，那么这项技术有望成为他们产品的一大卖点。
需要关注的方面： 最终的评价还是要看产品的实际表现。vivo在算法上的投入、最终呈现在用户眼前的成像质量，以及相较于其他厂商（如依然在深耕传统RGBG阵列并进行算法优化的）的优势是否明显，将是决定这个方向能否真正被市场认可的关键。
总而言之，RGBW传感器是一个有意思的探索，它可能会为手机拍照带来新的惊喜。vivo在这个节点上推出相关产品，无疑是想在明年的下半年市场中抢占先机，尤其是在影像领域。我很期待看到vivo如何将这项技术落地，以及它能否真正带来颠覆性的拍照体验。
网友意见
随便聊几句，就不系统说了。
1、高像素方向的分化
传统意义上，高像素方向通常是为了更佳的细节/锐度。但是从以 QuadBayer 为首的四合一排列出现之后，更多的物理像素数量并没有带来更高的细节——主要指低像素输出模式。但这也不代表四合一排列的“高像素”就不能有其他方向上的探索。
例如 IMX689 上首发的 2×2OCL，通过将集群中同色像素上的微透镜合并成一个来实现全向的相位检测。虽然这的确在“锐度”上没啥影响（低像素模式），但这的确是需要更多的物理像素才能实现的功能。
而 vivo 的 RGBW 排列，也通过四合一的高像素方案来从根本上解决之前 RGBW 排列的问题。
2、拜尔 RGBW 的问题
在谈 vivo 的新 RGBW 排列之前，让我们先来聊聊原来基于拜尔排列的 RGBW 有什么问题：
最大的问题就是猜色。根本原因就是色彩通道的空间分辨率下降了。
嗯，这看起来很难理解，咱举个例子：
传统的拜尔排列，假设总像素数为 16，那么传感器就会有 4 个红色像素、4 个蓝色像素、和 8 个绿色像素。
如果我们将 Gb （其中一个绿像素）换成白色像素，变成 RGBW，那么传感器就变成了：4 个红色像素、4 个蓝色像素、4 个绿色像素和 4 个白色像素。
发现没有，绿色像素数量减少一半，对应的，就是绿色通道的空间分辨率下降了。
通道颜色的空间分辨率下降就会导致猜色更加不准，相机将不得不用 W 像素来间接算出该像素的 RGB 信息（其他像素至少是已知其中一个颜色通道信息），这将带来更多误差。
减少这种误差也有办法，但要付出代价：例如锐度。
另一个问题则比较小：就是不同颜色下量子效率不一致的问题。
由于 W 像素能通过所有的光，所以其的量子效率通常要远高于其他像素，这就导致一个问题，如果每个像素阱容相同，相同曝光量下，W 像素要比其余三个像素更快满阱，导致高光剪切。要防止这种情况发生，势必要降低曝光，而这将导致 RGB 像素曝光不足。从而让传感器的动态范围受限，特别是强光照环境下。
不过其实如果针 W 像素拥有更高的阱容就没有这种问题，这种情况往往出现和 RGGB 传感器公用平台的 RGBW 上。
（PS：在这里先说下 RGBW 的好处，第一就是 W 的量子效率更高，那么弱光下信噪比就会更好，第二其实也能够利用量子效率间的差异做单帧 HDR）
３、vivo 的这个新排列解决了什么？
其实就是解决了在第二章里说的两点。解决方式也很简单暴力：堆像素——只要把像素堆得足够高，很多问题就不再成为问题了。
vivo 的 RGBW 其实和之前基于拜尔排列的 RGBW 不一样，它是基于四合一（QuadBayer）它的，将四个同色像素中的两个替换为白色像素，索尼称之为 Dual Bayer & White HDR Coding array。（我目前暂定为二合一排列）
所以你会发现，在四合一模式下，将同色颜色集群中的两个像素换成白色像素并不会影响颜色通道的空间分辨率：
一块 48MP 的四合一传感器，四合一模式下输出 12MP，四合一模式下各有 3MP 红、3MP 蓝 和 6MP 绿。现在把一个同色集群中的两个换成白色，你会发现四合一模式下还是 3MP 红、3MP 蓝 和 6MP 绿——也就是说在常用的低像素输出情况下新的二合一排列并不会导致猜色问题。
而且因为是基于四合一的魔改，所以顺带也变相解决了爆阱容的问题：W 像素阱容爆就让它爆，反正我还有两个正常曝光的颜色像素呢。用这俩正常曝光的信息就行了。
实际操作上，一次曝光，二合一排列会输出两张照片，一张是颜色像素二合一集中读取的拜尔 RAW，还有一张是黑白 RAW，最后在 ISP 上合成。
一段话总结，就是像素高造成了大量冗余的像素，其中把一部分像素用来保底（也就是那些 RGB 像素），而剩下的像素就可以随便折腾了（也就是白色像素）。
换言之，高像素数量就是二合一排列胆敢将白像素数量从拜尔 RGBW 的四分之一升级为总像素的一半反而却不需要担心猜色和爆阱容问题的底气。
4、有啥人家没告诉你的？
如果你有心，你就会发现，我之前在第 3 章说的好处都有一个基础：在四合一的低像素输出模式下。
一旦需要全像素输出，四合一 + 比例更高的白色像素想必会给猜色带来不小的麻烦。
不过这几年随着算法的提升，其实最终效果也不一定会那么糟糕。
况且，正如我第 1 章所说，现在的高像素，特别是以四合一为基础的高像素，本就不是奔着全像素输出的画质去的。
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